ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Image Labeling API | Automatically Label Computer Vision Data

Автор: Roboflow

Загружено: 2022-12-16

Просмотров: 18474

Описание: GitHub repo: https://github.com/roboflow/auto-anno...

Automatic image labeling can save you tons of time and is especially useful when:

1. You already have a dataset and a model trained and you want to expand your dataset with a new batch of images to retrain the model and improve its accuracy. You can use the model you already have to automatically apply annotations.

2. You want to create a new dataset, but you have found on a model capable of detecting objects visually similar to those in your future dataset. You can do automatic annotation and then refine the labels by changing their class name or removing redundant bounding boxes.

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Image Labeling API | Automatically Label Computer Vision Data

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

MIT 6.S094: Computer Vision

MIT 6.S094: Computer Vision

Contour Detection In OpenCV 101 (1/3): The Basics

Contour Detection In OpenCV 101 (1/3): The Basics

The Best Way to Annotate Images for Object Detection

The Best Way to Annotate Images for Object Detection

Label Studio: The Easiest Way To Annotate Your Datasets

Label Studio: The Easiest Way To Annotate Your Datasets

YOLO26: Train for Real-Time Object Detection

YOLO26: Train for Real-Time Object Detection

332 - All about image annotations​

332 - All about image annotations​

Basketball AI: Player Tracking, Team Detection, and Number Recognition with Python

Basketball AI: Player Tracking, Team Detection, and Number Recognition with Python

How to Capture and Label Training Data to Improve Object Detection Model Accuracy

How to Capture and Label Training Data to Improve Object Detection Model Accuracy

Label Images for Object Detection | Annotate Images for Machine Learning | YOLOv4

Label Images for Object Detection | Annotate Images for Machine Learning | YOLOv4

YOLOv7 Segmentation | Concrete Crack Detection | Google Colab | step-by-step Tutorial

YOLOv7 Segmentation | Concrete Crack Detection | Google Colab | step-by-step Tutorial

Обнаружение объектов YOLOv11 в пользовательском наборе данных | Пошаговое руководство

Обнаружение объектов YOLOv11 в пользовательском наборе данных | Пошаговое руководство

How to Label Images for Object Detection with CVAT

How to Label Images for Object Detection with CVAT

How to Auto Label Your Custom Dataset with Roboflow in 2 Minutes

How to Auto Label Your Custom Dataset with Roboflow in 2 Minutes

Как обучить модели обнаружения объектов YOLO в Google Colab (YOLO26, YOLO11, YOLOv8)

Как обучить модели обнаружения объектов YOLO в Google Colab (YOLO26, YOLO11, YOLOv8)

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Как выполнить аннотацию данных с помощью Roboflow

Как выполнить аннотацию данных с помощью Roboflow

Auto Annotation with Meta's Segment Anything 2 Model using Ultralytics | SAM 2.1 | Data Labeling

Auto Annotation with Meta's Segment Anything 2 Model using Ultralytics | SAM 2.1 | Data Labeling

Сисадмины больше не нужны? Gemini настраивает Linux сервер и устанавливает cтек N8N. ЭТО ЗАКОННО?

Сисадмины больше не нужны? Gemini настраивает Linux сервер и устанавливает cтек N8N. ЭТО ЗАКОННО?

Train pose detection Yolov8 on custom data | Keypoint detection | Computer vision tutorial

Train pose detection Yolov8 on custom data | Keypoint detection | Computer vision tutorial

NotebookLM раз и навсегда ИЗМЕНИТ ВАШ ПОДХОД к обучению

NotebookLM раз и навсегда ИЗМЕНИТ ВАШ ПОДХОД к обучению

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]